天立啟鳴發布教育AGI白皮書：破解教育“不可能三角”

當下教育數字化已走完信息化、數字化兩大階段，但教育仍深陷質量、成本、規模難以兼顧的“不可能三角”：傳統自適應工具、通用大模型僅停留在內容分發表層，只能完成答題響應、習題推薦，無法仿真學習者內在認知邏輯，難以破解統一教學與異質認知的核心矛盾，行業亟待從“信息傳遞”邁向“認知仿真”。

7月18日，在2026第9屆世界人工智能大會（WAIC）未來計算與未來算力論壇上，天立國際、啟鳴達人、天立啟鳴AI研究院、AIII人工智能國際研究院，以及北京航空航天大學國際創新研究院聯合打造并發布了《世界模型驅動的教育AGI白皮書——從認知仿真到教育智能體的范式躍遷》（以下簡稱：《白皮書》）。

天立國際首席科學家、啟鳴達人公司CTO、天立啟鳴AI研究院院長、北京航空航天大學國際創新研究院基礎教育通用人工智能實驗室首席科學家兼聯合主任劉志毅在論壇上對《白皮書》做了詳細解讀。

《白皮書》以認知世界模型（CWM）為底座、以LAM（Learning Assessment-Modeling）閉環為范式，提出教育仿真器—規劃器—渲染器為三位一體的工程架構。并將"涌現式教育"（Emergent Education）確立為未來愿景、"認知共生"（Cognitive Symbiosis）確立為人機關系主張，為政策制定者、教育從業者、技術開發者與學術研究者提供下一代智能教育基礎設施的理論錨點與落地指南。

值得一提的是，白皮書的技術主張并非停留在紙面：截至目前，天立啟鳴AI學伴大模型已落地107所學校，服務全國25萬+師生，教育世界模型的工程驗證建立在規模化的真實教學場景與數據之上。

劉志毅表示：“未來三年將是基于教育世界模型的智能系統從概念驗證走向規模化落地的關鍵窗口期。當人工智能真正理解教育的本質，它便不再是冰冷的工具，而是延伸教育智慧邊界的認知伙伴。“

一、范式重構：五大核心主張錨定教育AGI理論坐標

過去二十年教育數字化本質是“信息遷移”，搭起了線上教學、題庫測評等信息基礎設施，但無人追問：學習究竟如何在個體心智中發生？

《白皮書》認為，理想狀態下的教育AGI是指以認知世界模型為核心底座的通用人工智能教育系統。應具備學習者內部狀態仿真、反事實教學推演、自主規劃決策三項核心能力，并提出五大核心觀點：

1、范式躍遷：構建統一認知世界模型

首次確立面向教育AGI的認知世界模型（CWM），建立覆蓋學習者、知識體系、教學環境的統一潛空間，推動教育AI從統計關聯升級至因果推理與心智仿真。

2、工程閉環：LAM元框架統合全技術脈絡

率先提出LAM學習評估建模閉環，串聯觀測、建模、規劃、渲染、評估五大環節，打通知識追蹤、認知診斷、智能導學、學習分析四大長期割裂的技術賽道。

3、人機協同：打造共享能動對等隊友

摒棄AI替代教師、學生的工具論，提出“認知共生”——AI承接算力密集型認知推演，教師專注價值引領與情感關懷，學生轉變為自主驅動的認知建構者。

4、商業路徑：Token經濟下的“智價比”運營

首創教育行業專屬“智價比（Edu-TokenROI）”指標，以單位算力投入帶來的長期認知增益衡量產品價值，回應算力成本對規模化落地的制約難題。

5、倫理邊疆：從數據合規升級至認知主權

明確心智推斷數據分級保護規則，保障學習者對自身認知畫像的知情、修正、刪除與使用權。

新一代教育智能體的倫理風險金字塔

二、認知底座：三位一體引擎與LAM閉環重塑技術骨架

作為行業首套系統化落地教育AGI的技術方案，《白皮書》核心創新在于教育仿真器、教育規劃器、教育渲染器三位一體融合架構，三大引擎依托統一認知潛空間協同運轉，實現學習者內部狀態仿真、反事實教學推演、全局自主規劃，補齊傳統教育AI核心短板。

三引擎協同架構與 EduLink 總線

教育仿真器作為動力學核心，搭建物理情境、群體交互、個體認知三層仿真體系，可模擬知識習得、迷思沖突、認知負荷波動等非線性心智演化過程；教育規劃器以蒙特卡洛樹搜索為基礎，以學習者實時認知狀態為起點推演上萬條教學路徑，篩選兼顧短期適配與長期能力成長的最優干預方案；教育渲染器將抽象教學策略轉化為動畫、虛擬實驗、交互式習題等多模態教學體驗，動態調節信息密度規避認知超載。三大引擎依托EduLink統一智聯總線打通數據流，形成持續迭代的自進化數據飛輪。

同時，《白皮書》率先落地LAM閉環工程范式，將抽象認知世界模型轉化為可量產落地的業務鏈路：觀測、建模、規劃、渲染、評估五大環節串聯為全鏈路自優化閉環。學習者數字孿生作為整套架構核心載體，不再是靜態學生檔案，而是持續更新的高維認知概率分布，完整記錄知識掌握度、思維短板、學習動機、交互偏好四大維度動態數據。

三、價值涌現：四大核心場景探路教育普惠

依托認知世界模型與三位一體引擎架構，《白皮書》明確教育AGI四大商業化、教學化核心落地場景，系統性破解傳統教育規模化與個性化不可兼顧的難題：

1、個性化學習路徑生成

針對班級授課制剛性進度帶來的認知錯配，由仿真器推演候選路徑的認知演化軌跡、規劃器求解全局最優序列，實現從“千人一面”到“千人千軌”。

2、認知診斷與精準教學

傳統學情診斷依賴階段性測試與作業批改，面臨時間、粒度與干預三重滯后，通過多模態過程性采信、深層迷思圖譜映射、亞知識點級精準定位，讓教學干預直擊思維根源。

3、自適應評估與能力畫像

重構評價邏輯，從課后結果打分升級為全流程預測式評估，仿真推演學生未來學習卡點并前置干預，動態生成覆蓋邏輯推理、創新思考的完整能力畫像。

4、多智能體協作學習環境

突破協作學習難以動態調整、難以匹配最優伙伴、無法激發自然社會性、缺乏實時監測等難題，通過多智能體角色分配、群體認知動態監測、智能調解，全面重構協作學習的生態與效能。

四大場景完整覆蓋課前診斷、課中教學、課后測評、群體協作全教學周期，兼顧K12、高等教育、職業培訓等多元場景需求。

這些能力已在真實高考場景中得到規模化驗證。 2026屆高考中，天立體系26所自營校、1482名AI沖刺營學員整體漲分率達86.22%，平均漲分59.64分，最高單人漲分177.5分，本科率64.14%、特控率13.29%；烏蘭察布天立更實現127人全員漲分、人均破百。

教育與技術的關系，從來都不是簡單的工具疊加，而是一場關于“人如何成為人”的深層對話。

《世界模型驅動的教育AGI白皮書》的發布，傳遞的不僅是一套前沿的技術架構，更傳遞了一種深刻的教育哲學：技術的終極使命不是替代人類的思考，而是喚醒學習者的元認知。

本文由天立啟鳴提供，量子位獲授權轉載，觀點歸原作者所有。